大模型的智能，不是来自“理解”，而来自对人类语言分布的极致拟合，而语言本身已经编码了世界结构。

但在现代大模型（LLaMA / Qwen / DeepSeek / GPT 系列）中，有一很重要的现实情况：

在上一章中，我们已经知道,Attention 的作用是：让模型能够在生成每个 Token 时，回看并加权所有历史信息。

事实上，即使不知道任何数学公式，也完全可以理解 Transformer 的核心思想。

如果你是在 2022 年底第一次接触 ChatGPT，可能会有一种非常强烈的感觉：

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其实有个滤镜叫偏振镜，可以消光获得良好的拍摄效果，全网也没有比较好描述原理的文章，那我就补一个！

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